PydanticAI
PydanticAI est un framework d'agent Python qui simplifie le développement d'applications d'IA de production en combinant la puissante validation des données de Pydantic avec l'intégration des LLM, offrant une injection de dépendances sécurisée par type et un support agnostique au modèle.
https://ai.pydantic.dev/?utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Dec 6, 2024
Qu'est-ce que PydanticAI
PydanticAI est un framework d'agent innovant développé par l'équipe derrière Pydantic, conçu pour simplifier le processus de création d'applications de production avec l'IA générative. Actuellement en bêta précoce, il sert de pont entre les capacités robustes de validation des données de Pydantic et divers modèles de LLM, y compris OpenAI, Gemini et Groq. Le framework est né du besoin d'une manière plus intuitive et fiable d'intégrer les LLM dans les applications Python, en particulier lorsque l'équipe de Pydantic développait Pydantic Logfire et trouvait que les solutions existantes étaient insuffisantes.
Caractéristiques principales de PydanticAI
PydanticAI est un cadre d'agent Python conçu pour créer des applications de qualité production avec l'IA générative, développé par l'équipe derrière Pydantic. Il offre un support indépendant du modèle, une validation sûre des types, une gestion structurée des réponses et une intégration transparente avec divers fournisseurs de LLM. Le cadre met l'accent sur la simplicité et la fiabilité tout en fournissant des fonctionnalités robustes telles que l'injection de dépendances, les réponses en streaming et un suivi complet grâce à l'intégration de Logfire.
Validation de Réponse Sûre pour les Types: Tire parti de Pydantic pour garantir que les sorties de LLM respectent les structures de données attendues, fournissant une validation robuste pour les applications de production
Système d'Injection de Dépendances: Système novateur sûr pour les types qui permet de personnaliser le comportement des agents et facilite le développement axé sur les tests et l'évaluation
Architecture Indépendante du Modèle: Prend en charge plusieurs fournisseurs de LLM (OpenAI, Gemini, Groq) avec une interface simple pour mettre en œuvre un support de modèle supplémentaire
Gestion des Réponses en Streaming: Capable de traiter et de valider des réponses en streaming en temps réel, y compris la validation des données structurées pendant le streaming
Cas d'utilisation de PydanticAI
Support Client Bancaire: Créer des agents de support intelligents capables d'accéder aux données des clients, de fournir des conseils personnalisés et d'évaluer les niveaux de risque de sécurité en temps réel
Génération de Requêtes SQL: Générer et valider des requêtes SQL basées sur des entrées en langage naturel avec validation intégrée via des requêtes EXPLAIN de base de données
Extraction de Données Structurées: Convertir des entrées de texte non structurées en modèles de données validés et structurés pour un traitement et une analyse ultérieurs
Avantages
Construit par l'équipe expérimentée derrière Pydantic, garantissant fiabilité et meilleures pratiques de l'industrie
Fonctionnalités de sécurité des types et de validation solides pour des applications de qualité production
Intégration flexible avec plusieurs fournisseurs de LLM et pratiques de développement Python existantes
Inconvénients
Encore en bêta précoce avec une API sujette à des changements
Support de modèle limité par rapport à certains autres cadres
Nécessite une compréhension de Pydantic et de l'annotation de type pour une utilisation optimale
Comment utiliser PydanticAI
Installer PydanticAI: Installez en utilisant pip : 'pip install pydantic-ai' ou pour une installation minimale utilisez 'pip install pydantic-ai-slim'
Importer les Composants Requis: Importez les composants de base : 'from pydantic_ai import Agent, RunContext' et tout autre composant Pydantic nécessaire
Créer un Agent: Initialisez un Agent avec un modèle (par exemple, 'agent = Agent("openai:gpt-4o")' ou 'agent = Agent("gemini-1.5-flash")')
Définir les Modèles de Données: Créez des modèles Pydantic pour définir la structure de vos entrées et sorties en utilisant des définitions de classe avec des annotations de type
Configurer les Dépendances: Définissez les dépendances en utilisant @dataclass si votre agent a besoin d'accéder à des ressources ou des données externes pendant l'exécution
Configurer les Prompts Système: Ajoutez des prompts système soit statiquement via le constructeur de l'agent, soit dynamiquement en utilisant le décorateur @agent.system_prompt
Ajouter des Outils: Enregistrez des outils en utilisant le décorateur @agent.tool pour donner à votre agent des capacités et des fonctions supplémentaires qu'il peut appeler
Mettre en Œuvre la Validation des Résultats: Configurez la validation des résultats en utilisant des modèles Pydantic et le paramètre result_type dans la configuration de votre Agent
Exécuter l'Agent: Exécutez l'agent en utilisant soit run_sync() pour des opérations synchrones, soit run() pour des opérations asynchrones, en passant les dépendances nécessaires
Optionnel : Ajouter la Surveillance: Intégrez avec Pydantic Logfire pour la surveillance en installant le groupe optionnel logfire et en configurant la journalisation
FAQ de PydanticAI
PydanticAI est un cadre d'agent Python conçu pour créer des applications de qualité production avec l'IA générative. Il est développé par l'équipe derrière Pydantic et est actuellement en bêta précoce. Son objectif est de rendre le développement d'applications IA moins douloureux tout en offrant une sécurité de type et une validation de réponse structurée.
Publications officielles
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